Про тренды: ИИ в клиентской поддержке Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) становится ключевым трендом в работе клиентских центров. Эти технологии помогают компаниям автоматизировать обработку запросов, улучшать взаимодействие с пользователями и оптимизировать внутренние процессы. Например, использование ИИ-решений позволяет сократить время ответа до 40% и снизить операционные издержки на 30%. Успехи крупных компаний подтверждают эффективность ML. Так, Amazon сократил затраты на поддержку на 30% благодаря ИИ в голосовых помощниках и чат-ботах, что улучшило показатели первого контакта и операционную эффективность. Lufthansa передала AI-агентам функции обработки вопросов, связанных с регистрацией и посадкой, что позволило снизить бюджет техподдержки на 20%. AliExpress уменьшил количество обращений на 50% за счёт умных чат-ботов и улучшенных поисковых систем. Эти примеры показывают, как ИИ помогает компаниям экономить и улучшать качество обслуживания. В России компании активно внедряют ML-решения в контакт-центрах. По данным МТС, использование ML-алгоритмов сократило время ожидания оператора на 33%, до 16 секунд. В Mail.ru внедрение ML улучшило поисковые решения для клиентов, позволив сосредоточить операторов на сложных задачах и повысить производительность. Оценки показывают, что автоматизация 60% обращений может снизить расходы контакт-центра на треть, высвобождая операторов для более сложных задач. В работе банковской сферы клиентская поддержка также играет важную роль. Внедрение ИИ у крупнейших банков позволяет автоматизировать до 70% типовых запросов клиентов, сокращая нагрузку на операторов и повышая скорость обработки обращений. Компании, которые быстрее и эффективнее внедряют ИИ-решения, получают конкурентные преимущества, включая сокращение затрат, улучшение качества обслуживания и рост клиентской лояльности. Это при прочих равных условиях положительно сказывается на их рыночных позициях и капитализации. #МаксимБелугин #протренды Аналитический центр ПСБ Обратная связь